Phân tích dữ liệu với AI

Chắc chắn. Các công cụ AI hiện đại như ChatGPT với Code Interpreter được thiết kế để cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật có thể phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bạn chỉ cần hỏi, và AI sẽ viết code và thực hiện phân tích cho bạn.

Code Interpreter (nay được gọi là Advanced Data Analysis) là một tính năng của ChatGPT Plus cho phép AI viết và thực thi code Python trong một môi trường an toàn. Điều này cho phép nó thực hiện các tác vụ phức tạp như phân tích dữ liệu, tạo biểu đồ, chỉnh sửa tệp, và thực hiện các phép toán.

Theo chính sách của OpenAI, họ không sử dụng dữ liệu được gửi qua API hoặc trong ChatGPT Team/Enterprise để huấn luyện mô hình của họ. Đối với người dùng ChatGPT miễn phí hoặc Plus, bạn có thể tắt lịch sử trò chuyện để ngăn dữ liệu của bạn được sử dụng. Tuy nhiên, hãy luôn cẩn trọng và tránh tải lên các thông tin cá nhân hoặc tài chính cực kỳ nhạy cảm.

Phân tích dự báo là việc sử dụng dữ liệu lịch sử, các thuật toán thống kê và kỹ thuật máy học để xác định khả năng xảy ra các kết quả trong tương lai. Trong marketing, nó có thể được sử dụng để dự báo doanh số, tỷ lệ khách hàng rời bỏ (churn rate), hoặc hiệu quả của một chiến dịch.

Đây là quá trình chia một cơ sở khách hàng thành các nhóm nhỏ hơn (phân khúc) dựa trên các đặc điểm chung, chẳng hạn như nhân khẩu học, hành vi mua sắm, hoặc nhu cầu. AI có thể giúp xác định các phân khúc này một cách tự động, ngay cả những phân khúc mà con người khó nhận ra.

Bạn có thể yêu cầu AI tạo ra nhiều loại biểu đồ khác nhau (biểu đồ cột, đường, tròn, bản đồ nhiệt...) từ dữ liệu của bạn. Bạn thậm chí có thể yêu cầu nó thử các cách trực quan hóa khác nhau để tìm ra cách kể câu chuyện dữ liệu của bạn một cách hiệu quả nhất.

Dữ liệu càng "sạch" thì kết quả càng tốt. Điều này có nghĩa là dữ liệu nên được định dạng nhất quán (ví dụ: ngày tháng cùng một định dạng), không có các giá trị bị thiếu (hoặc được xử lý một cách có chủ ý), và các cột được đặt tên rõ ràng. Tuy nhiên, bạn cũng có thể yêu cầu AI giúp bạn làm sạch dữ liệu.

AI có thể tìm ra các mối tương quan (correlation), ví dụ: "Khi chúng ta giảm giá, doanh số tăng". Tuy nhiên, nó không thể tự mình xác định mối quan hệ nhân quả (causation). Việc giải thích "tại sao" vẫn cần đến sự phân tích và kiến thức chuyên môn của con người.

Tableau là một nền tảng trực quan hóa dữ liệu hàng đầu. Các phiên bản mới của Tableau tích hợp các tính năng AI (như Tableau Pulse và Einstein Copilot) cho phép người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, tự động phát hiện các insight, và tạo ra các phân tích dự báo.

Hãy bắt đầu với một bộ dữ liệu bạn quen thuộc, có thể là dữ liệu bán hàng của công ty bạn hoặc thậm chí là chi tiêu cá nhân của bạn được xuất ra từ ứng dụng ngân hàng. Tải nó lên ChatGPT Plus và bắt đầu đặt câu hỏi. Ví dụ: "Hãy cho tôi biết tôi chi tiêu nhiều nhất vào việc gì trong tháng qua?".